plt.scatter(ytestpredict_kk, ytestpredict_kk-ytest_kk, c='limegreen', marker='s', edgecolors='white', s=35, alpha=0.9, label="Test data") plt.xlabel('Predicted Values') plt.ylabel('Residuals') plt.legend(loc='upper left') plt.hlines(y=0, xmin=ytestpredict_kk.min()-1, xmax=ytestpredict_kk.max()+1, lw=1, color='black') plt.xlim([ytestpredict_kk.min()-1, ytestpredict_kk.max()+1]) plt.show()
时间: 2023-12-29 15:02:14 浏览: 28
这段代码是用来绘制回归模型的残差图。其中,ytestpredict_kk是回归模型对测试数据的预测值,ytest_kk是测试数据的真实值。plt.scatter()函数用来绘制散点图,x轴是预测值,y轴是残差(预测值与真实值之差)。plt.hlines()函数用来绘制一条水平线,表示残差为0的情况。这个图可以用来检验回归模型的拟合效果,如果残差随着预测值的增大而增大或者呈现某种规律性,则说明模型存在问题。
相关问题
plt.scatter(test_label, test_pred, s=1)
这行代码使用 Matplotlib 库的 scatter 函数绘制散点图,其中 test_label 是测试集的真实标签,test_pred 是模型在测试集上的预测标签。
s=1 是指每个散点的大小为 1,可以根据需要进行调整。
该散点图可以用来观察模型预测结果与真实标签之间的关系,如果散点分布比较密集并且呈现一条直线状,说明模型预测效果较好;如果散点分散并且没有明显的趋势,说明模型效果不太理想。
plt.scatter(x_vals, y_vals, marker='.')
As an AI language model, I cannot display images or plots. However, the given code is a scatter plot which will plot the values in x_vals and y_vals with a dot marker.
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)